MCP Selection Lab

Benchmark MCP tool selection with metadata-only routing, collision, abstention, and holdout checks.

Sollte ich dies verwenden

Qualität und Sicherheit

A
Qualität der Beschreibung
100%
Vollständigkeit des Schemas
63%
Qualität der Benennung
87%
Risiko der Vergiftung
100%
Übereinstimmung der Berechtigungen
100%
Einhaltung des Protokolls
100%

Basierend auf einer automatisierten Analyse der Tool-Definitionen und der Einhaltung des Protokolls.

Kontextkosten

~529Tokens (Tool-Definitionen)
~819 BTypische Antwortgröße
Minimale Auswirkung auf die Aufmerksamkeit (0.41% von 128k Kontext)

Dies ist die ungefähre Anzahl der Tokens, die jedes Mal verbraucht werden, wenn die Tools des Servers in den Kontext eines Modells geladen werden. Höhere Werte verringern die Aufmerksamkeit, die für andere Aufgaben verfügbar ist.

Installieren

Installation mit einem Klick

Fügen Sie dies Ihrer Datei `claude_desktop_config.json` hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-selection-lab": {
      "url": "https://mcp-selection-lab-production.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}

Remote-Endpunkte

https://mcp-selection-lab-production.up.railway.app/mcpstreamable-http

Was es kann

Tool-Inventar

Tools (3)

🟢 Nur lesen🟡 Schreiben🔴 Löschen⚪ Unbekannt
🟢selection_lab_info

Get free service capabilities, limits, privacy and connection details; does not scan a target.

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "title": "selection_lab_infoArguments"
}

Ausgabe-Schema

{
  "type": "object",
  "additionalProperties": true,
  "title": "selection_lab_infoDictOutput"
}
🟡scan_mcp_metadata(mcp_url, source, internal_test)

Create a free public report of MCP tool-description routing collisions. Reads discovery metadata (initialize/tools/list) only; never calls target business tools or spends funds. Use a public HTTP(S) URL without credentials, query or fragment. Results use at most 12 tools and 24 generated cases, not a real-model evaluation. The returned report is enriched with agent_plan candidate description-only edits and a machine-readable rerun instruction. Candidate edits are not untouched-holdout proof. Reports persist and are public by link. For an existing report use get_selection_report. Set internal_test=true for owner/CI validation so it is excluded from public scans. source is a self-reported referral bucket, not identity verification.

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "mcp_url": {
      "maxLength": 2048,
      "minLength": 8,
      "title": "Mcp Url",
      "type": "string"
    },
    "source": {
      "default": "other",
      "maxLength": 32,
      "title": "Source",
      "type": "string"
    },
    "internal_test": {
      "default": false,
      "title": "Internal Test",
      "type": "boolean"
    }
  },
  "required": [
    "mcp_url"
  ],
  "title": "scan_mcp_metadataArguments"
}

Ausgabe-Schema

{
  "type": "object",
  "additionalProperties": true,
  "title": "scan_mcp_metadataDictOutput"
}
🟢get_selection_report(report_id)

Read and agent-enrich an existing public scan report by id; no new target request or model call.

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "report_id": {
      "pattern": "^[0-9a-f]{16}$",
      "title": "Report Id",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "report_id"
  ],
  "title": "get_selection_reportArguments"
}

Ausgabe-Schema

{
  "type": "object",
  "additionalProperties": true,
  "title": "get_selection_reportDictOutput"
}

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